郭云峰
- 作品数：4 被引量：5H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学计算机学院图形图像研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于压缩前缀树的频繁模式挖掘算法被引量：1
- 2009年
- 针对FP-growth算法存在动态维护复杂、在挖掘过程中需要递归地创建大量的条件频繁模式树,导致时空效率不高等不足,本算法在压缩前缀树的基础上,通过调整树中节点信息和节点链,采用深度优先的策略挖掘频繁模式,无需任何附加的数据结构,极大地减少了系统资源的消耗,减少树的规模和遍历次数,挖掘效率大大提高。
- 郭云峰张集祥
- 关键词：频繁项集
- 对关联规则挖掘中Apriori算法的一种改进被引量：4
- 2009年
- 针对Apriori算法寻找频繁项集需要反复扫描数据库的问题,提出了一种将事务数据布尔化,并在其基础上通过优化连接和剪枝,快速查找频繁项集的思想。即通过优化连接和剪枝,减少候选项集,并根据判断相应布尔向量"与"运算的结果,快速地归纳出频繁项集。研究和实验表明,该算法不仅只需扫描一次数据库,而且还具有查找速度快,节省内存空间和处理项目集维数多等优点。
- 郭云峰张集祥
- 关键词：关联规则频繁项集
- 一种基于位向量的关联规则挖掘算法
- 基于位向量的关联规则挖掘算法是一种通过使用更简单的数据结构——位向量,结合 Apriori 性质,直接搜索所有子项集的算法。该算法利用了频繁项集的所有非空子集都一定也是频繁项集的性质,以子项集来推导项集,不需要连接和剪枝...
- 郭云峰张集祥
- 关键词：数据挖掘关联规则位向量频繁项集
- 文献传递
- 一种基于位向量的关联规则挖掘算法
- 基于位向量的关联规则挖掘算法是一种通过使用更简单的数据结构--位向量，结合Apriori性质，直接搜索所有子项集的算法。该算法利用了频繁项集的所有非空子集都一定也是频繁项集的性质，以子项集来推导项集，不需要连接和剪枝，完...
- 郭云峰张集祥
- 关键词：数据挖掘关联规则位向量频繁项集APRIORI性质
- 文献传递
